Descubre cómo funciona la inteligencia artificial generativa, porque ha revolucionado múltiples industrias y las oportunidades profesionales que brinda.
La Inteligencia Artificial Generativa es una de las tecnologías más revolucionarias en la actualidad, transformando múltiples sectores como educación, diseño, entretenimiento y marketing, al facilitar la creación automática de contenido innovador, entre ellos texto, audio, imágenes o videos, que en muchas ocasiones no se pueden diferenciar de los producidos por los humanos.
A lo largo de este artículo conocerás qué es la inteligencia artificial generativa, las oportunidades y desafíos que presenta esta tecnología, su funcionamiento mediante modelos de aprendizaje profundo y como, con especializaciones como la Maestría en Inteligencia Artificial, puedes desarrollar las habilidades necesarias para gestionar proyectos innovadores basados en IA.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
La Inteligencia Artificial Generativa, es una área de la inteligencia artificial enfocada en crear contenido nuevo basado en patrones de datos adquiridos previamente, empleando modelos avanzados de aprendizaje.
Mientras la inteligencia artificial convencional se limita a analizar y clasificar información, la IA generativa emplea modelos de aprendizaje profundo, replicando comportamientos humanos utilizados para crear contenido en una amplia variedad de formatos.
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa?
La IA generativa emplea algoritmos de aprendizaje profundo que le permiten reconocer y replicar patrones complejos, a partir de grandes cantidades de datos para generar nuevo contenido que los imite.
Esta tecnología tiene un potencial increíble al facilitar creaciones complejas a partir de instrucciones generadas en lenguaje natural, abriendo nuevas posibilidades en la industria del diseño, entretenimiento y videojuegos. Revisemos a continuación sus componentes.
Redes Generativas Antagonistas (GANs)
Este modelo se basa en 2 redes: una red generadora que crea contenido a partir de datos previos, mientras que otra, la red discriminadora, evalúa su calidad, con base en estándares de realismo y autenticidad.
Este proceso ha marcado un hito al permitir una mejora continua de la calidad de los resultados entregados, siendo de gran valor en la generación de contenido visual. Sin esta capacidad de aprendizaje profundo, el realismo obtenido hoy no sería posible.
Modelos de transformadores
Estos modelos permiten identificar y comprender las relaciones contextuales entre grandes conjuntos de datos. En lugar de procesar secuencias de texto de forma lineal, los transformadores identifican tanto palabras como frases claves para entender el significado general del contenido, generando respuestas coherentes.
Aquellos son de vital importancia en aplicaciones de traducción automática, chatbots y generación de texto, siendo el más popular ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer). Estos sistemas son parte de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), vitales en el crecimiento de la inteligencia artificial.
Aplicaciones de la IA generativa
Al permitir la creación de contenido nuevo y personalizado de manera automática, la inteligencia artificial generativa abre un mundo de posibilidades en diferentes industrias, al ser implementada de forma estratégica.
A medida que avanza, esta tecnología permite a empresas o profesionales explorar nuevas formas de ser productivos. Veamos a continuación diversas aplicaciones de la IA generativa y sus beneficios.
Creación de contenido automatizado
La IA generativa es una herramienta esencial en el marketing digital, al permitir crear contenido automatizado adaptado al comportamiento e intereses del usuario. Si quieres aprovechar estas herramientas, estudiar Marketing Digital te ofrece la formación necesaria.
Además, esta tecnología permite a los creadores de contenido automatizar tareas repetitivas, liberando tiempo para enfocarse en aspectos estratégicos de sus labores. Por ejemplo, ChatGPT facilita crear texto alineado a las preferencias de la audiencia.
Motores de búsqueda
Con el objetivo de ayudar al usuario a encontrar rápidamente lo que busca, se introdujo el concepto SGE (Search Generative Experience), o experiencia generativa de búsqueda. Mediante el uso de la SGE, cuando realizas una consulta sobre un tema, el buscador te presenta un resumen de la información solicitada, basándose en diferentes lugares de toda la internet.
Para ello, mediante la IA, analiza grandes volúmenes de información en tiempo real y presenta respuestas que no están en una sola fuente, visualizando los principales sitios web de donde obtuvo la respuesta. En contraste, existe el riesgo de que lo presentado contenga errores o sesgos generados por datos de entrenamiento no adecuados.
Diseño y prototipos
Un beneficio de la inteligencia artificial generativa aplicada al diseño radica en su capacidad para crear rápidamente variaciones de un mismo concepto. En el diseño gráfico y de productos, esto facilita la creación de diferentes prototipos, brindando una amplia gama de opciones disponibles.
Las herramientas basadas en IA pueden analizar datos de diseños previos y generar nuevas propuestas, evitando tener que empezar desde cero. Estas características las convierten en apoyo para mejorar la eficiencia.
Entretenimiento y videojuegos
En estos campos se puede aprovechar la IA generativa a fin de crear experiencias personalizadas e inmersivas, con tramas, personajes y mundos virtuales más complejos, que brindan al jugador una experiencia diferente.
La IA generativa se emplea en la elaboración de contenidos audiovisuales, como las animaciones o la creación de efectos especiales en cine o televisión, reduciendo el tiempo y los costos de la producción de escenas, logrando niveles de detalles impresionantes.
Herramientas educativas
Esta tecnología brinda herramientas que permiten a las plataformas educativas desarrollar contenido adaptado a diferentes formas de aprendizaje, facilitando la creación de simulaciones o actividades interactivas para la comprensión de conceptos complejos.
Los educadores pueden ofrecer experiencias de aprendizaje más efectivas. Con ese objetivo, especializaciones como la Tecnología Educativa y Competencias Digitales los preparan a fin de integrar estas herramientas en sus entornos de formación, potenciando su impacto pedagógico.
Consideraciones éticas y otros desafíos
A medida que la inteligencia artificial generativa avanza, surgen interrogantes sobre su impacto en la sociedad. Los aspectos éticos son críticos, pues su uso puede acarrear consecuencias derivadas de la forma en que se crea, consume o distribuye su contenido.
Estos desafíos a su vez generan polémica respecto a la necesidad de crear políticas y regulaciones para proteger a los humanos de las potenciales repercusiones de esta tecnología. Analicemos a continuación diferentes aspectos que se deben considerar.
Propiedad intelectual y atribución de autoridad
Para generar contenido, la inteligencia artificial generativa necesita alimentarse de datos preexistentes, de los cuales es difícil determinar su autoría. Aquello genera dudas sobre cómo debe gestionarse la propiedad intelectual del nuevo material producido.
Otro problema radica en que el usuario puede desconocer si el contenido fue generado por un humano o por un sistema automatizado y, consecuentemente, darle más credibilidad a la información generada por la IA. Esto es crítico en la educación o los medios de comunicación, donde la confiabilidad es esencial.
Sesgo en los datos
Al ser alimentada con grandes cantidades de datos preexistentes, la Inteligencia Artificial Generativa enfrenta el problema de que cualquier sesgo en la información de entrada, generará distorsiones en el resultado final.
Por ejemplo, cualquier desviación en el entrenamiento del modelo causada por prejuicio de raza, género o nivel socioeconómico, podrá no solo ser replicado, sino además amplificado, produciendo un resultado que refuerce estereotipos o visiones parcializadas.
Impacto en el empleo
En campos como la producción de contenido multimedia, la redacción o las múltiples ramas del diseño, la calidad de los resultados producidos por la SGE acrecientan el riesgo de que estas profesiones queden obsoletas, incrementando el temor a la pérdida de empleos.
En contraste, se considera que hasta la mitad de los trabajos podrían ser más productivos gracias a la Inteligencia Artificial Generativa. Con el fin de aprovechar esta oportunidad, los gobiernos y las empresas deben desarrollar programas de capacitación para sus trabajadores.
Reflexiones finales sobre la Inteligencia Artificial Generativa
Los modelos de Inteligencia Artificial han revolucionado múltiples industrias como el diseño, la educación, el entretenimiento o el marketing digital. Aunque estos avances generan preocupaciones, brindan también oportunidades a los profesionales que sepan aprovecharlas a fin de ser más productivos.
Cada día crece la demanda de expertos que tengan conocimientos en estas áreas. Por ello, si decides especializarte en cualquiera de los campos vinculados a Inteligencia Artificial Generativa, tendrás ante ti un mundo de posibilidades para tu crecimiento profesional.
Referencias bibliográficas
Glover, E. (2023, March 23). What is generative AI? Built In. https://builtin.com/artificial-intelligence/generative-ai
Ejemplos de IA generativa. (n.d.). Google Cloud. Retrieved October 10, 2024, from https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai?hl=es
Pisani, M., & Figueroa, A. (2023, February 23). How will AI change business? 5 questions to ponder. Built In. https://builtin.com/artificial-intelligence/how-will-AI-change-business
Mundial, B. (2024). La IA generativa y los empleos en América Latina y el Caribe: ¿La brecha digital es un amortiguador o un cuello de botella? Banco Mundial
https://www.bancomundial.org/es/topic/poverty/publication/generative-ai-and-jobs-in-lac
